Vilka horisontella lager ingår i TFX för pipelinehantering och optimering?
TFX, som står för TensorFlow Extended, är en omfattande end-to-end-plattform för att bygga produktionsklara maskininlärningspipelines. Den tillhandahåller en uppsättning verktyg och komponenter som underlättar utveckling och driftsättning av skalbara och pålitliga maskininlärningssystem. TFX är designat för att hantera utmaningarna med att hantera och optimera pipelines för maskininlärning, vilket gör det möjligt för datavetare
Vilka är några fördelar med att använda Deployment Manager för att distribuera system?
Deployment Manager är ett kraftfullt verktyg från Google Cloud Platform (GCP) som erbjuder många fördelar för att distribuera system. Det här svaret kommer att utforska några av de viktigaste fördelarna med att använda Deployment Manager, och lyfta fram dess didaktiska värde baserat på faktakunskap. 1. Infrastruktur som kod (IaC): Deployment Manager tillåter användare att definiera och hantera sitt moln
- Publicerad i Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP-laboratorier, Google Cloud Deployment Manager, Examensgranskning
Beskriv processen för att konfigurera AI Platform Pipelines, inklusive stegen som är involverade i att distribuera en ny pipeline.
Att konfigurera AI Platform Pipelines innefattar en rad steg som gör det möjligt för användare att distribuera och hantera pipelines för maskininlärning på Google Cloud. Dessa pipelines ger ett skalbart och effektivt sätt att automatisera och orkestrera arbetsflöden för maskininlärning, vilket gör det lättare att utveckla, distribuera och övervaka modeller i stor skala. I det här svaret kommer vi att diskutera